Python核心技术与实战——六|异常处理

和其他语言一样，Python中的异常处理是很重要的机制和代码规范。

一.错误与异常

　　通常来说程序中的错误分为两种，一种是语法错误，另一种是异常。首先要了解错误和异常的区别和联系。

　　语法错误比较容易理解，就是写的代码不符合变成规范，无法被识别或执行，就像这样

>>> print(name)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'name' is not defined

由于name这个变量在被调用前没有被声明，在被调用时就会报错。或者if语句后遗漏了冒号、缩进错误等等。

　　而异常则是指程序可以正常执行，但是在执行过程会遇到错误然后抛出异常，比如这样

>>> l = [1,2,3]
>>> l + 2
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can only concatenate list (not "int") to list
>>> 10/0
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ZeroDivisionError: division by zero
>>> dic = {'name':'123'}
>>> dic['age']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'age'

上面的例子中出现了三种异常，分别是类型错误、除数不能为0和字典键错误。异常种类还有很多很多中，其他的可以查询异常的官方文档。

二.异常的处理

　　如果程序在执行中某处跑到了异常，程序就会终止并退出，而有些时候我们是不想让程序停止的，这时候就要用到异常处理了，通常使用try和except来实现。比如这样：

while True:
    a = input('a:')
    b = input('b:')
    try:
        a = float(a)
        b = float(b)
        print('a/b={}'.format(a/b))
    except ZeroDivisionError as e:
        print(e)

　　这样当输入的b值为0时，程序就会抛出异常并打印出来

a:1
b:0
float division by zero

　　但是，except block只能catch和列出来的异常匹配的异常类型，当输入的a或b是非数字字符串时，还是会报错后程序终止并退出。

a:a
b:2
Traceback (most recent call last):
  File "D:/python/Python核心技术实战/异常处理.py", line 6, in <module>
    a = float(a)
ValueError: could not convert string to float: 'a'

　　解决方法有两种，一种就是把可能会出现等待异常就要把两种异常都列出来，比如这样

while True:
    a = input('a:')
    b = input('b:')
    try:
        a = float(a)
        b = float(b)
        print('a/b={}'.format(a/b))
    except (ZeroDivisionError,ValueError) as err:
        print(err)

　　或者分开来写

while True:
    a = input('a:')
    b = input('b:')
    try:
        a = float(a)
        b = float(b)
        print('a/b={}'.format(a/b))
    except ZeroDivisionError as err:
        print('ZeroDivisionError:{}'.format(err))
    except ValueError as err:
        print('ValueError:{}'.format(err))

　　这样，在程序执行的时候，except block中只要有一个exception类型与之实际匹配就可以。

　　不过在大多数时候我们很难保证程序能覆盖所有的异常类型，所以通常的做法实在最后加一个except block，声明的异常类型时Exception。Exception是所有非系统异常的基类，能够匹配所有非胸痛异常。所以代码应该是这样的

while True:
    a = input('a:')
    b = input('b:')
    try:
        a = float(a)
        b = float(b)
        print('a/b={}'.format(a/b))
    except ZeroDivisionError as err:
        print('ZeroDivisionError:{}'.format(err))
    except ValueError as err:
        print('ValueError:{}'.format(err))
    except Exception as err:
        print('Other error:{}'.format(err))

　　或者在except后面省略异常类型，表示与任意异常匹配(包括系统异常)。

except:
    print('Other error')

　　这里有个点要注意一下：如果程序中存在多个except block时，最多只能由一个block被catch，，也就是说只有最前面的那个block会执行，后面的就被忽略了。

三.finally的用法

　　在异常处理中还有一个最常用的方法是finally，它经常和try、except一起使用，无论前面发生什么情况，finally block中的语句都会执行。即便前面的block中由return。一个常见的场景就是对文件的读取操作

try:
    f = open('file.txt','r')
except OSError as err:
    print(err)
except:
    print('Unexpected error')
finally:
    f.close()

不管前面执行了什么操作，最后都是要关闭文件，从而确保文件的完整性。所以，在finally中，我们会放置一些无论如何都要执行的语句。其实针对上面这个对文件进行操作的例子，在前面的用法是用with open语法，在with open最后会自动关闭文件使代码看起来更整洁。

四.用户自定义异常

　　上面的例子里已经列举了几种Python内置的异常类型，还给出了官方的文档。其实我们还可以自己定义异常类型

class MyInputError(Exception):
    def __init__(self,value):
        self.value = value
    def __str__(self):      #自定义异常的string表达式
        return ('{} is invalid input'.format(repr(self.value)))
try:
    raise MyInputError(123)    #直接抛出异常
except MyInputError as err:
    print('error:{}'.format(err))

　　这里我们还用了raise来直接抛出异常。其实Python的内置异常种类通常来说已经够用了！正常情况不需要用户自己定义！

五.异常的使用场景与注意点

　　这一段里我们要着重来看一下异常的使用场景和注意点：

　　通常来说，如果我们不确定某段代码能否成功执行，往往这里就需要加上异常处理比如我们从database里获取了一个key-value结构的数据，在一般的网站后台这种数据都是经过json序列化后的字符串，我们要想获得数据就需要将字符串decode。

import json
raw_data = queryDB(uid)   #获取json序列化后的字符串数据
data = json.loads(raw_data)

　　在json.loads()函数中如果输入的字符串不符合其规范，就无法解码，程序会抛出异常，这个时候加上异常处理就显得非常重要。

　　但是我们还要避免走向另一个极端：滥用异常处理

data = {'name':'jack',
        'age':22}
try:
    data['job']

except KeyError as err:
    print('KeyError:{}'.format(err))

　　这样的代码其实是没问题的，但是显得有冗余，一般是没有人这么用的。直接这样用就可以了

if 'job' in data:
    data['job']

　　更简单的，直接这样写

data.get('job')

　　所以，一般的flow-control(流程控制)的代码逻辑，我们一般是不用异常处理的。